Como Desenvolvedor(a) de IA, você será responsável por criar e evoluir soluções de Inteligência Artificial para produtos e processos internos, utilizando dados como base para desenvolver modelos de Machine Learning e aplicações de IA Generativa. Você atuará em todo o ciclo de desenvolvimento, da concepção à produção, trabalhando em conjunto com a equipe técnica para transformar necessidades do negócio em soluções inovadoras e escaláveis.
Responsabilidades e atribuições
- Evoluir e principalmente desenvolver soluções de IA aplicadas a produtos e processos internos.
- Trabalhar com dados como base para qualquer solução de IA (modelagem, tratamento, análise).
- Construir e colocar em produção modelos de Machine Learning e aplicações com IA.
- Colaborar diretamente com a liderança de Dados/IA e com referências técnicas internas.
- Traduzir problemas de negócio em soluções técnicas viáveis, pensando além da IA quando necessário.
Requisitos e qualificações
- Forte histórico com Dados, formação, prática ou ambos (análise, modelagem, engenharia de dados);
- Experiência comprovada em Machine Learning;
- Histórico recente de projetos de IA desenvolvidos e entregues de ponta a ponta;
- Boa base de programação e desenvolvimento de software (engenharia é bem-vinda; formação acadêmica específica em IA não é obrigatória).
Tecnologias e ferramentas:
- Linguagens: Python (essencial) e SQL;
- ML/Data Science: pandas, NumPy, scikit-learn;
- Deep Learning: PyTorch e/ou TensorFlow;
- LLMs e IA generativa: experiência com APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, etc.) e frameworks de orquestração como LangChain ou similares;
- Dados: modelagem e consultas em bancos relacionais (PostgreSQL/MySQL) e experiência com pipelines de dados (ETL);
- Versionamento e colaboração: Git;
- Cloud: experiência com pelo menos um provedor (AWS, GCP ou Azure).
Diferenciais:
- Experiência prévia em iGaming, apostas ou entretenimento digital;
- Vivência em ambientes de alto volume de dados e decisões em tempo real;
- Experiência com MLOps (Docker, Kubernetes, MLflow ou similares) para deploy e monitoramento de modelos em produção;
- Vivência com bancos vetoriais (Pinecone, Weaviate, ChromaDB) e arquiteturas de RAG (Retrieval-Augmented Generation);
- Familiaridade com ferramentas de processamento de dados em larga escala (Spark, Databricks);
- Experiência com orquestração de workflows (Airflow ou similares);
- Conhecimento em NoSQL (MongoDB, Redis).
Informações adicionais
🚗 Vale Transporte e auxílio com 50% do estacionamento
🍽️ Vale Refeição
🩺 Assistência Médica
🦷 Assistência Odontológica
🛡️ Seguro de Vida
🏋️ Acesso ao TotalPass e Wellhub, para você cuidar da saúde do seu jeito
📲 Plataformas Avus e Starbem, com suporte para sua saúde física e mental
💆 Massagem semanal
🦴 Quiropraxia semanal
💅 Manicure
☕ Café da manhã todos os dias
🍎 Snacks liberados durante o expediente
🎉 Day Off no aniversário, porque celebrar sua jornada também faz parte.